2024-08-07 11:52:25 發(fā)布于四川 1

摘要：本公開提供了一種電池健康狀態(tài)估計模型的訓練方法、電池健康狀態(tài)估計方法、裝置、設備、介質(zhì)和產(chǎn)品，該方法包括響應于訓練指令，從數(shù)據(jù)庫中獲取目標電池的充放電參數(shù)集；對容量衰減曲線進行擬合處理，得到目標經(jīng)驗老化模型；根據(jù)充放電曲線和目標電池的多個初始模型參數(shù)構(gòu)建電化學機理模型，以獲取目標電池的端電壓求解函數(shù)；基于端電壓求解函數(shù)對電化學機理模型中的多個初始模型參數(shù)進行參數(shù)辨識處理，得到多個目標模型參數(shù)；基于交叉驗證參數(shù)尋優(yōu)算法，將多個目標模型參數(shù)輸入至目標數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，輸出多個預測電池健康狀態(tài)；利用容量衰減曲線和多個預測電池健康狀態(tài)迭代地訓練目標經(jīng)驗老化模型，得到經(jīng)訓練的電池健康狀態(tài)估計模型。

專利內(nèi)容

本公開提供了一種電池健康狀態(tài)估計模型的訓練方法、電池健康狀態(tài)估計方法、裝置、設備、介質(zhì)和產(chǎn)品，該方法包括響應于訓練指令，從數(shù)據(jù)庫中獲取目標電池的充放電參數(shù)集；對容量衰減曲線進行擬合處理，得到目標經(jīng)驗老化模型；根據(jù)充放電曲線和目標電池的多個初始模型參數(shù)構(gòu)建電化學機理模型，以獲取目標電池的端電壓求解函數(shù)；基于端電壓求解函數(shù)對電化學機理模型中的多個初始模型參數(shù)進行參數(shù)辨識處理，得到多個目標模型參數(shù)；基于交叉驗證參數(shù)尋優(yōu)算法，將多個目標模型參數(shù)輸入至目標數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，輸出多個預測電池健康狀態(tài)；利用容量衰減曲線和多個預測電池健康狀態(tài)迭代地訓練目標經(jīng)驗老化模型，得到經(jīng)訓練的電池健康狀態(tài)估計模型。G01R31/367(2019.01);G01R31/392(2019.01)

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